Традиционными инструментами в сфере Data Science являются такие языки, как R и Python — расслабленный синтаксис и большое количество библиотек для машинного обучения и обработки данных позволяет достаточно быстро получить некоторые работающие решения. Однако бывают ситуации, когда ограничения этих инструментов становятся существенной помехой — в первую очередь, если необходимо добиться высоких показателей по скорости обработки и/или работать с действительно крупными массивами данных. В этом случае специалисту приходится, скрепя сердце, обращаться к помощи "темной стороны" и подключать инструменты на "промышленных" языках программирования: Scala, Java и C++.

Но так ли уж темна эта сторона? За годы развития инструменты "промышленного" Data Science прошли большой путь и сегодня достаточно сильно отличаются от своих же версий 2-3 летней давности. Давайте попробуем на примере задачи SNA Hackathon 2019 разобраться, насколько экосистема Scala+Spark может соответствовать Python Data Science.

Мало кто верит, что современный data science-стек может быть построен не на Python, но такие прецеденты есть :). Стек Одноклассников формировался долгие годы, в первую очередь программистами, перешедшими в data science, но всё ещё остались близкими к проду, поэтому в его основе лежат открытые технологии JVM-стека: Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra и т.д. Это помогает нам сокращать время и затраты на ввод моделей в эксплуатацию, но иногда создаёт и сложности. Например, при подготовке базовых решений для участников SNA Hackathon 2019 пришлось сжать волю в кулак и погрузиться в мир динамической типизации. Подробности (и лёгкий троллинг) под катом :)

В данной статье мы рассмотрим:

1. Внедрение зависимостей (dependency injection);
2. Старый способ внедрения зависимостей в Angular (providers: []);
3. Новый способ внедрения зависимостей в Angular (providedIn: 'root' | SomeModule);
4. Сценарии использования provideIn;
5. Рекомендации по использованию нового синтаксиса в приложениях;
6. Подведем итоги.

В первой части мы рассмотрели ItemTouchHelper и реализацию ItemTouchHelper.Callback, которая добавляет базовые функции drag & drop и swipe-to-dismiss в RecyclerView. В этой статье мы продолжим то, что было сделано в предыдущей, добавив поддержку расположения элементов в виде сетки, контроллеры перетаскивания, выделение элемента списка и пользовательские анимации смахивания (англ. swipe).

На AppsConf 2018, которая прошла 8-9 октября, я выступил с докладом про создание андроид-приложений целиком в одном Activity. Хотя тема известная, существует много предубеждений относительно такого выбора — переполненный зал и количество вопросов после выступления тому подтверждение. Чтобы не ждать видеозаписи, я решил сделать статью с расшифровкой выступления.

О чем я расскажу

1. Почему и зачем надо переходить на Single-Activity
2. Универсальный подход для решения задач, которые вы привыкли решать на нескольких Activity
3. Примеры стандартных бизнес задач
4. Узкие места, где обычно подпирают код, а не делают все честно

Эта статья написана для Android-разработчиков, которые хотят применить свои существующие знания для создания мобильных приложений с помощью Flutter. В этой статье мы рассмотрим эквивалент Activity во Flutter.

Нет времени и желания изучать километровые файлы WiX, чтобы собрать MSI инсталлер для своего проекта, погружаясь при этом в бездны MSDN? Хотите собирать инсталлер, описывая его простыми и понятными терминами, в несколько строк? Есть клиническая склонность к кроссплатформенности и сборкам под Linux & Docker? Ну тогда вам под кат!